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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
한국교원대학교 유아교육연구소 한국유아교육연구 한국유아교육연구 제20권 제2호
발행연도
2018.1
수록면
21 - 41 (21page)

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본 연구는 대학이 그동안 축적하고 있는 강의평가의 주관식 의견들을 통합하여 빅데이터 분석기법으로서 텍스트마이닝을 적용하여 좋은 강의 특성과 패턴을 분석하고자 한다. 이를 위해 강의평가 점수를 바탕으로 상위(30%)의 과목들을 분류한 후, 10년간 매학기별 강의평가 주관식 의견의 비정형(텍스트) 데이터를 통합 분석하여 전공계열별 좋은 강의의 특성과 패턴을 규명하였다. 강의평가 점수 수준별 그룹에서 강의평가 주관식 응답 문장 가운데 가장 많이 언급된 단어들과 그 사용빈도를 추출한 결과 인문 계열은 재밌고, 유익하고, 도움이 되면서 내용이 쉽고, 어렵지 않으며 이해가 잘 되는 수업, 교수님의 열정이 높은 수업이 좋은 강의의 특성으로 규명할 수 있다. 사회 계열은 쉽고(어렵지 않은), 도움이 되며, 재밌는 강의와 이해, 설명, 내용, 흥미, 열정 등이 주요 키워드로서 좋은 강의의 특성이 도출되었다. 자연·공학 계열은 과목 내용의 특성상 쉽고, 어렵지 않으며, 이해가 잘 되는 수업이 우선하여 좋은 강의의 특성으로 도출되었다. 예체능 계열은 재밌고, 유익하며, 즐거운, 새로운 수업들이 좋은 강의 특성으로 도출되었다. 교양 계열은 재밌고, 유익하고, 도움이 되는 수업이 좋은 강의의 특성으로 규명할 수 있으며, 인문 계열의 특성과 유사한 것으로 분석된다.
#course evaluation #Text mining #major field #better class' characteristics

목차

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참고문헌 (13)

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김진숙 / 2015 / 대형 강의의 다전공 학습자들이 인식하는 효과적인 교수법과 좋은 수업의 특성 / 청소년학연구 22(12):703~726 google schola 민혜리 / 2005 / 대학교육의 질 향상을 위한 좋은 강의의 기준 탐구 / 교육정보미디어연구 11(3):41~65 dbpia 안지혜 / 2014 / 좋은 대학수업의 특성에 대한 문화기술적 사례 연구 / 열린교육연구 22(1):163~191 dbpia 장상현 / 2012 / 빅 데이터와 스마트교육 / 정보과학회지 30(6):59~64 dbpia 장영주 / 2012 / 대학 강의평가제도에 대한 교수와 학생의 인식 분석 google schola

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